Theo nhà sáng lập công ty có giá trị vốn hoá lớn nhất thế giới, con số này thậm chí có thể còn cao hơn khi nhu cầu về sức mạnh tính toán cho AI tiếp tục tăng nhanh trên toàn thế giới.

Phát biểu tại hội nghị công nghệ của Nvidia, Huang cho biết chỉ trong vài năm tới, quy mô đầu tư vào hạ tầng phục vụ AI sẽ tăng mạnh chưa từng có. Điều này không chỉ đến từ các công ty công nghệ lớn mà còn từ các tổ chức nghiên cứu, doanh nghiệp trong nhiều ngành khác nhau và cả các chính phủ.

Theo CEO Nvidia, một trong những trọng tâm chiến lược của công ty trong thời gian qua là mở rộng khả năng của hệ thống AI, không chỉ dừng lại ở việc huấn luyện mô hình mà còn tối ưu hóa toàn bộ vòng đời của trí tuệ nhân tạo. Điều này bao gồm giai đoạn huấn luyện, hậu huấn luyện và đặc biệt là AI inference – quá trình mà mô hình đã được huấn luyện sử dụng kiến thức của mình để tạo ra kết quả thực tế.

Huang cho biết năm 2025 được xem là giai đoạn Nvidia tập trung mạnh vào AI inference. Trước đây, phần lớn sự chú ý trong ngành AI tập trung vào quá trình huấn luyện các mô hình lớn. Tuy nhiên, khi AI được triển khai trong thực tế ở quy mô lớn, nhu cầu cho suy luận và vận hành mô hình mới thực sự trở thành yếu tố quan trọng nhất.

Khi ngày càng nhiều ứng dụng AI được đưa vào đời sống, từ trợ lý ảo, phân tích dữ liệu cho đến tự động hóa công nghiệp, khối lượng tính toán cần thiết để vận hành các hệ thống này sẽ tăng lên đáng kể. Điều đó khiến các trung tâm dữ liệu phải mở rộng quy mô hạ tầng, đồng thời tối ưu chi phí để duy trì hiệu quả hoạt động.

Một trong những lợi thế lớn mà Nvidia nhấn mạnh là khả năng mở rộng và tuổi thọ của hạ tầng. Theo Huang, các hệ thống tính toán của Nvidia được thiết kế để có thể sử dụng trong thời gian dài, từ đó giúp giảm chi phí tổng thể cho doanh nghiệp. Khi một hệ thống được vận hành lâu hơn, chi phí trên mỗi đơn vị tính toán sẽ giảm xuống đáng kể.

Ông cho rằng chính yếu tố này giúp Nvidia trở thành một trong những nền tảng hạ tầng AI có chi phí hiệu quả nhất hiện nay. Các công ty khi đầu tư vào trung tâm dữ liệu AI cần một hệ thống vừa có hiệu suất cao, vừa có thể vận hành ổn định trong nhiều năm mà không cần thay thế thường xuyên.

Ngoài ra, sự phát triển nhanh chóng của các mô hình AI mã nguồn mở cũng góp phần thúc đẩy nhu cầu hạ tầng tính toán. Trong vài năm gần đây, các mô hình nguồn mở đã tiến rất gần đến những hệ thống AI tiên tiến nhất. Nhờ đó, AI không còn là công nghệ chỉ dành cho các tập đoàn lớn mà đang lan rộng đến nhiều tổ chức và cộng đồng phát triển.

Theo Nvidia, nền tảng của họ hiện có thể vận hành nhiều lĩnh vực AI khác nhau. Từ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, đồ họa máy tính, nhận dạng giọng nói cho đến các ứng dụng trong sinh học, hóa học và robot. Những hệ thống này có thể chạy trên cả môi trường điện toán đám mây lẫn các thiết bị ở rìa mạng, giúp AI được triển khai linh hoạt trong nhiều trường hợp.

Huang cho rằng tính linh hoạt này giúp Nvidia trở thành lựa chọn đáng tin cậy cho các khoản đầu tư hạ tầng lớn. Khi các doanh nghiệp chi hàng trăm tỉ USD để xây dựng trung tâm dữ liệu AI, họ cần một nền tảng có thể phục vụ nhiều loại mô hình và ứng dụng khác nhau.

Theo ông, quy mô đầu tư 1.000 tỉ USD vào hạ tầng AI là một bước đi rất lớn đối với ngành công nghệ. Các tổ chức chỉ sẵn sàng chi số tiền khổng lồ như vậy khi họ có niềm tin rằng hệ thống họ lựa chọn sẽ mang lại hiệu suất cao, chi phí hợp lý và khả năng sử dụng lâu dài.

Trong bối cảnh AI đang thay đổi nhiều ngành kinh tế, Nvidia tin rằng nhu cầu về chip và hạ tầng tính toán sẽ tiếp tục tăng mạnh trong những năm tới. Nếu dự đoán của Jensen Huang trở thành hiện thực, ngành công nghiệp bán dẫn có thể bước vào một giai đoạn tăng trưởng mới, nơi hạ tầng AI trở thành nền tảng cho làn sóng đổi mới công nghệ trên toàn cầu.